有一個通過機器學習解決業務問題的過程。如果您使用Google“學習機器學習 ”，則會找到大量指南，在線課程，并帶您逐步了解ML 的編碼語言以及解決數據預測所需的過程。那么沒有代碼ML如何對業務產生影響？其實學習技術性機器學習需要大量時間，確實如此。掌握ML非常困難，如果您想將其應用于解決業務問題，則需要投入資金。但是，“無代碼機器學習” 在Google SERP中很少出現。與關鍵字“學習機器學習”相比，關鍵字“學習機器學習”每月的搜索量約為2K（根據Ahrefs），“非技術機器學習” Ahrefs甚至沒有足夠的數據來獲得準確的搜索量，這意味著搜索量很低。

您試圖回答的問題通常帶有漏洞，并且會變成工程師與試圖學習代碼之間的一連串跳動。存在溝通障礙，您不能將足夠的時間投入到數據科學過程中，也許您考慮完全拆分數據。

我們認為，這種與數據的關系需要改變。需要有火花。

多年來，通過與業務用戶合作，我們開始了解到：

·對于普通的非技術團隊成員而言，傳統數據科學太復雜了。

·非技術用戶要求一組工程師解決可能需要數周時間才能解決的問題。

·用戶無法可視化數據輸出，必須創建自己的圖表和圖形來傳達他們的發現。

通過在您的關系中引入無代碼數據科學，可以解決所有這些問題。

無代碼機器學習

無代碼ML將這一過程簡化為：

·拖放和上傳數據

·點擊自動學習

·下載projections.csv和機器學習模型。

·可視化機器學習模型的見解

機器學習的新方法

通過無代碼機器學習，您可以：

在沒有數據科學團隊的情況下成為數據驅動的公司-大多數希望成為數據驅動 公司的公司通常沒有數據科學團隊或無法擴展規模。這意味著尋找數據科學人才并調動預算以向數據科學家或分析師提供薪水成為他們日常工作的常見障礙。無代碼ML工具可以提供絕佳的替代方案，并能在幾秒鐘而不是幾天/幾周的時間內提供結果。

　　無代碼機器學習更便宜，更簡單，更快捷

如您所見，無代碼機器學習過程比傳統過程短且簡單得多，傳統過程也需要學習技術技能。借助無代碼機器學習平臺，您可以做所有相同的事情-無需昂貴的數據科學家團隊，即可更快地改善業務和產品決策。

以上即是關于沒有代碼ML如何對業務產生影響的全部內容介紹，想了解更多關于ML的信息，請繼續關注中培偉業。